如何使用Python的preprocessing库将数据集中的'月薪'列从分类数据类型转换为数值型（整数或浮点数）标签？

在Python中，你可以使用`preprocessing`库（实际上是`sklearn.preprocessing`的一部分），特别是`LabelEncoder`或`OrdinalEncoder`函数来进行这一操作。如果你的数据集中'月薪'是一个类别级别的数据（比如字符串形式，如"低薪"、"中薪"、"高薪"），那么可以使用`LabelEncoder`；如果它有明确的顺序（如"1000元"、"5000元"、"10000元"），则更适合使用`OrdinalEncoder`。

以下是简单的步骤：

1. 首先，你需要导入所需的库：

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

2. 对于`LabelEncoder`：

# 假设你的数据集存储在一个名为df的Pandas DataFrame中，月薪列名是'monthly_salary'
le = LabelEncoder()
df['monthly_salary_encoded'] = le.fit_transform(df['monthly_salary'])

`fit_transform()`会创建一个新的编码字典，并应用到数据上，将每个类别映射到一个连续的整数值。

3. 对于`OrdinalEncoder`（适用于有序类别）：

from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder

oe = OrdinalEncoder()
df['monthly_salary_encoded'] = oe.fit_transform(df[['monthly_salary']])

这里假设每月薪等级是固定的，`oe.fit_transform()`会对类别进行排序并分配相应的数值。